大数据技术应用于财务数据分析研究
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摘 要：随着大数据云计算技术的快速变化发展，大数据技术也在各个行业领域获得普遍广泛应用。针对会计行业而言，企业日常会计核算期间，会产量大量财务数据，之前，由于技术条件产生的制约影响，大量财务数据潜藏的信息并未得到充分有效挖掘。而随着技术的革新发展，将大数据技术应用于财务数据分析之中，可以为企业财务管理提供重要的数据支持。基于此，本文对大数据技术应用于财务数据分析进行研究探讨。
关键词：大数据技术;财务;数据分析
随着大数据技术的快速发展，各个行业领域也发生较大的发展变革。大数据与云计算的兴起发展，以及＂互联网+＂时代的全面来临，会计行业同样面临着前所未有的机遇和挑战。财务数据存在着相应的特点，财务数据存在不同分类，整體而言，涵盖对外报送数据，为企业外部人员提供所需的数据，同样涵盖对内报送数据，此类数据通常涉及企业重要的商业机密，并不面向企业外部人员进行共享。同时，此类数据也潜藏相应的规律和特点，随着大数据与云计算的快速发展，运用大数据技术对财务数据进行科学系统分析计算，获得对企业发展有利的有关信息数据，为企业科学决策提供可靠保障，以此促进企业稳定良好发展。
一、大数据概述
（一）大数据含义
互联网数据中心关于＂大数据＂做出具体定义，即＂大数据＂具体指为经济、高效地从高频率、大容量、复杂结构与类型的海量数据中，获得相应价值二设计的全新架构与技术，用其描述并定义信息时代所出现的海量信息数据。2009年，＂大数据＂这一概念在社会中得到广泛传播，2012年，美国政府则发布＂大数据研究和开发计划＂，大数据时代也快速进入人们视野和社会经济生活。
（二）大数据特征
针对大数据所具备的特征，目前，存在的统一认识，即数据规模较大、数据种类丰富、数据价值密度较低、数据要求处理速度较快，即四V特征。依托于存在的鲜明特征，使大数据同普通层面的海量数据存在区别，大数据能够对海量数据做出具体描述，同样可提取获得具有重要价值的数据信息。
二、企业财务数据分类
（一）企业成本费用类数据
针对企业而言，成本非常关键，唯有对成本做出科学合理控制，方可使企业竞争力得到一定的提高。针对企业费用而言，亦是如此，费用属于企业运行期间产生的经济利益流程，若企业费用保持相应较高水平，则产生危机的可能性会大大增加。企业开展核算工作时，成本数据的总量相对较大，基于对数据做出的科学分析，对企业成本预测、控制和分析等环节具有非常重要的影响作用，可以提供关键的信息保障。
（二）企业客户往来数据
企业经营活动期间，产生大量客户数据，此类数据直观反映出企业特定时间段同客户的往来、资金流动情况以及资金数额等，此类数据位于企业中通常用于对企业客户信誉进行综合测评，对企业构建诚信档案、筛选重点客户提供重要的基础保障[1]。
（三）企业销售数据
全新经济体制下，对客户资源的充分了解掌握，对企业具有十分关键的影响和作用，销售数据可以充分反映出企业特定时段内各不相同产品、地区的具体销售情况，此类数据形成循序，数据量较大且较为冗杂。企业预算管理期间，销售预算也成为企业其他预算的重要起点，所以，企业销售数据可以为企业预算编制提供非常重要的数据支撑。
（四）企业利润相关数据
企业获取利润，成为企业发展经营阶段最为重要的方向和目标之一，若企业无法获取利润，则失去所具有的重要价值。企业开展核算工作时，同利润息息相关数据总量相对较大，如成本、利润或收入类数据等，此类数据为企业预测未来盈利情况提供非常关键的基础依据。
（五）其他财务数据
除以上数据，企业会计核算期间，同行产生大量其他财务数据，如企业资产负债以及存货入库情况等，此类数据以会计核算的形式，直接反映出企业实际财务状况。通过对财务数据的归纳汇总以及科学系统分析，能够为企业销售、财务以及资金预测等提供重要的基础数据信息，为企业经营决策、客户测评等提供强有力的数据支撑，对企业未来发展同样具有相应的预测作用。
三、财务数据分析中应用大数据技术的优势
（一）不再依赖抽样
传统财务数据收集分析期间，以随机采样方法为主，仅选取企业运营数据中所涵盖的部分，无法确保样本可以有效代表整体，造成数据中海量数据资源出现浪费的情况。与此同时，实际认为采样无法确保绝对随机性，从而致使分析结果同实际存在不相符的情况。通过大数据技术的有效应用，可对全部数据加以有效利用，确保样本可以反映出整体，以此使收集整理的数据信息可以更加全面完整。
（二）突出相关关系，解决信息滞后性
传统财务使用已发生事情所产生的数据结果，重点是找出事情形成的具体原因，存在相应的滞后性。通过大数据技术的有效应用，通过对全部数据的收集整理，并做出科学系统分析，可预测未来可能出现的情况，使数据利用效率得到显著提高，有利于管理会计的良好发展，使企业管理可以更具科学性与针对性。
（三）数据效率超过准确率
传统数据时代，由于测量能力的影响限制，数据点测量对结果具有非常关键的影响和意义，所以，应确保数据的精准性。处于大数据时代，人们无须过多担心某一数据存在的差错问题，对整个系统产生错误影响，无须浪费过多时间和精力用于数据的模糊性以及不确定方面。通过大数据技术的有效应用，更为重视数据整体性以及混杂性，可以帮助人们更加接近和了解事实真相[2]。
四、大数据技术在财务数据分析中的应用
（一）提高财会透明性与真实性
传统模式下，企业财务工作存在保密性特点，工作主要以线下为主，较易出现会计造假问题。大数据时代背景下，针对数据的收集、分析与处理，得到非常明显的改进，企业大多数财务工作转移至线上为主，如此，便于有关部门与人员对资金流动情况做出及时的了解和掌握。资金流向也综合直观地反映出企业生产经营的具体情况，企业可基于客户数据以及资金流向，对客户信息做出科学评估与归纳总结，以此筛选获得具有关键价值的目标客户。与此同时，基于对异常资金流向的查找以及监控，能够对企业内部外有关证据做出发现以及核对，基于资金流向追溯到具体的负责人，使个流程监督得到明显的强化，发现并预防潜藏于企业内部的各类违法违规的不良问题。
（二）提高信息预测能力
传统数据时代，人们更加倾向于基于数据发现寻找具体的原因，关于数据分析同样更为倾向于职业经验判断，同大数据方法进行对比，明显不具备科学性以及准确性。大数据所具备的重要功能之一，即利用模型对海量数据进行科学系统分析，从而对事件发生可能性做出科学预测，所以，大数据时代背景下，人们不但可以采取实时分析，同样可以构建预测模型。同传统方法进行对比，人们同样更为强相遇了解掌握未来可能发生的事情，以此提前制定科学解决方法。例如，目前，大數据能够基于消费者网络浏览以及购买记录做出科学系统分析，以此发现消费者偏好，向消费者推荐有关的产品。针对企业而言，对消费者购买偏好以及地域分布等数据进行科学系统分析，可以为企业制定具体的销售策略以及预算提供重要的基础依据。对于企业财务预算，销售预算是十分关键的基础，唯有销售预测保证做到科学准确，方可为后续预测的科学性与准确性奠定重要基础。
（三）控制企业经营成本
企业经营成本可划分成刚性成本以及隐形成本。关于刚性成本，如差旅费。税务金额以及人员浮力等，属于企业必须支出。关于隐形成本，则对企业经营成本起到非常重要的决定作用，如人员工作效率、部门组织内部协调等方面，关乎企业运营管理的实际成本，对企业经营能力具有重要的影响和作用。通过对大数据技术的有效应用，能够清晰的了解到企业内部运作的各环节，以此对各环节所产生的消耗与效率做出科学系统分析，发现具体问题以及产生原因。依托于大数据技术可以及时快速地对问题做出发现和解决，以此有利于企业经营成本的综合全面控制，确保企业管理更加科学合理[3]。
（四）为成本管理提供科学方案
针对企业而言，开展经营核算期间，涉及到大量成本核算数据，企业可结合之前成本数据，结合市场运行相关的分析数据，对成本做出相应的科学预测。目前，国内外市场均存在着不断变化的情况，原材料市场价格存在的波动变化，成为企业非常重视的关键信息，以市场大户数为准，做出科学系统分析，能够对响应时间范围情况做出分析预测，确保企业可以对成本数据做出更为科学的预测，为利润计算提供所需的基础依据。
（五）为经营方向提供基础数据
目前，大数据逐渐运用到消费者偏好与地域氛围等方面的分析，企业制定销售策略期间，可基于数据平台所提供的分析所得的数据，基于企业销售数据，对产品销售前景和地域等方面，同产品销售是否相符做出科学系统分析。针对财务数据分析，销售预算十分关键，成为财务预算的关键初始，唯有保证做到科学准确，方可对资金、利润和费用预测等体统可靠保障，确保同实际更加贴近。
（六）为客户评级提供基础支持
针对企业往来业务，涉及的客户往来数据相对较多。企业经营运行时，对往来企业做出必要的信用评级，已经成为备受关注的焦点。通过科学系统的评级分类，可以为企业经济利益提供可靠保障。大数据技术的科学有效应用，能够为企业提供可靠的数据支撑，企业可基于之前客户往来数据，或是基于数据平台所提供的有关企业历史还款记录等数据，对企业客户做出科学系统的评级，此种评价也更具科学性与准确性。
（七）科学预测企业利润
利润预测，属于企业财务数据分析以及预算的关键环节，针对企业利润预测，需要以企业成本费用数据以及销售数据等为主，应用大数据技术，此类内容充分明确之后，可以为企业利润依存提供科学准确的目标和方向。
结束语：
综上所述，财务数据分析中，对大数据技术的科学应用具有非常重要的影响和作用。随着大数据技术的快速良好发展，各个行业领域对大数据技术的应用也变得更为普遍。通过对大数据技术的科学有效应用，能够为企业管理层预测决策提供重要的基础数据支撑，确保数据来源更加安全可靠，同传统方法相对更具科学性与准确性，使财务数据分析效率得以有效提高，从而促使财务管理水平得以有效提高。
参考文献：
[1]张冰茹，牛巍.大数据技术应用于会计数据分析研究[J].商场现代化，2015（20）：176-176.
[2]刘念.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].财会学习，2019（38）：138-138.
[3]刘楹林.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].营销界，2019（35）：123-125.
作者简介：杨雨晴（1992-），女，汉族，河南省信阳市人，硕士，助教。研究方向：财务会计，环境会计。